• Preference level of potential product names
• Die allgemeine Wichtigkeit des Produktnamens
• Ob sie ein Produkt wegen eines Namens nicht kaufen würden
• Häufigkeit, mit der sie ein Produkt mit einem bestimmten Namen kaufen würden
• Kaufhäufigkeit und Art der Produktnutzung
• Ihre Einstellungen und Verwendung von Produkten

Zu jedem Produkt könnten 2 Fragen mit einer 3., eventuellen Folgefrage gestellt werden:

1. Bei der ersten Frage handelt es sich um eine Festsummen-Zuteilungsfrage zur Ermittlung der relativen Präferenz, z. B.: „Verteilen Sie 20 Punkte auf die folgenden vier Produktnamen, sodass Ihre Zuteilung Ihre relative Präferenz für die Namen darstellt.“ Bei dieser Art von Fragen wird die Stärke der Präferenz gemessen (kann anhand von Intervall- oder Verhältnisdaten interpretiert werden) und nicht nur die Rangfolge (Ordinaldaten). Wichtig ist, dass die Gesamtpunktzahl ein Vielfaches der Anzahl der präsentierten Auswahlmöglichkeiten sein sollte, damit Befragte, denen es wirklich gleichgültig ist, den Namen die gleiche Anzahl an Punkten geben können (hier 4×5=20).
2. Mit der zweiten Frage wird abgefragt, wie sehr Ihnen die beste Wahl gefällt, z. B.: „Wie würden Sie Ihre bevorzugte Wahl aus Frage #1 auf einer Skala von 1 bis 7 bewerten, wobei 1 für starke Abneigung und 7 für starke Zustimmung steht?“ Die 7-Punkte-Skala ist die klassische Likert-Skala, es sind jedoch auch andere Skalen möglich. Bedenken Sie jedoch, dass die Verwendung einer Skala mit einer ungeraden Punktzahl dem Befragten eine neutrale Antwort ermöglicht, während eine Skala mit einer geraden Punktzahl (wie etwa die 1-10-Skala) dem Befragten eine mathematisch neutrale Antwort vorenthält, die meiner Ansicht nach in diesem Fall wünschenswert wäre.
3. Die dritte Frage kommt nur für die Befragten ins Spiel, deren Bewertung in #2 unter einem bestimmten Schwellenwert liegt, und sucht nach einer besseren Alternative. z. B.: „Fällt Ihnen ein möglicher Produktname ein, der Ihrer persönlichen Meinung nach besser ist als [der Name, den Sie in Frage 2 als #1 eingestuft haben]?“ Diese Frage sollte keine Antwort zulassen und außerdem mit einer kurzen „Ablaufzeit“ von beispielsweise 5 Sekunden versehen sein, um eine eher spontane als überlegte Antwort zu erhalten.

Einige Alternativen und Beobachtungen:

Die Umfrage könnte einfach Q2 für alle 4 Produkte abfragen und die relative Präferenz aus der absoluten Vorliebe ableiten. Diese Art von Frage bindet den Befragten jedoch nicht so tief ein wie die Festsummenfrage und ist anfällig für „pauschale“ Antworten, entweder weil der Befragte sich nicht entscheiden möchte oder weil er „Spam-Antworten verschickt und das Geld einkassiert“.

Apropos Kandidatennamen: Manche Unternehmen vergeben normalerweise Namen, die eine semantische Verbindung zum Produkt haben. Innerhalb derselben Produktkategorie können die Namen jedoch austauschbar sein. Wenn das der Fall ist, könnten wir den Befragten sinnvollerweise eine „Matching“-Frage stellen. Zum Beispiel: „Wählen Sie aus diesem Pool von 7 Kandidatenproduktnamen den besten Namen für jedes dieser 4 Produkte aus.“

Some clients have different customer profiles in mind for these four products. These profiles are largely combinations of categorical variables (gender, age group, race/ethnicity, etc.), so this information would be collected to see if different candidate names have varying levels of appeal to different demographic groups.

Strategische Analyse

Die strategische Analyse wird die Erkenntnisse aus Phase I: Qualitative Forschung – Fokusgruppen, Und Phase II: Quantitative Forschung – Online-Verbraucherumfragen und präsentieren Sie sie in einer kohärenten und effektiven Weise. Das Ergebnis kann ein umfassender PowerPoint-Bericht sein, der Folgendes identifiziert:

1. Kundenwahrnehmung eines potenziellen Produktnamens
2. Positive Reaktionen
3. Negative Reaktionen
4. Faktoren, die die Wahrnehmung von Produktnamen durch Kunden beeinflussen
5. Erweiterte Analysen
6. Bestmöglicher Name für jedes Produkt
7. Namensempfehlungen
8. Schlussfolgerungen

In terms of advanced analytics, it is better to pose questions first and then pick the tools. However, given that we’ve been talking about discrete choices in both the target variable (product name) and demographics, we can certainly say that we could use non-parametric statistical tests to tease out relationships between ordinal data.

Je nachdem, was der Kunde konkret wissen möchte und – noch wichtiger – welche tatsächlichen Ergebnisse erzielt werden sollen, können Clusteranalysen und logistische Regressionen sinnvoll sein.

Beispiel:

• Innerhalb der Zielvariablen: Bevorzugen Befragte, die einen Namen bevorzugen, auch einen anderen? Gibt es „Cluster“ von bevorzugten Namen?
• Zwischen Zielvariable und Demografie: Bevorzugen bestimmte Befragtenprofile bestimmte Namen? Ist absolute Vorliebe mit einem demografischen Merkmal verknüpft?

Das endgültige Ergebnis ist ein aussagekräftiger Bericht mit einem Aktionsplan für Manager.

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